KR20100074264A - Geospatial modeling system and related method using multiple sources of geographic information - Google Patents

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KR20100074264A
KR20100074264A KR1020107010182A KR20107010182A KR20100074264A KR 20100074264 A KR20100074264 A KR 20100074264A KR 1020107010182 A KR1020107010182 A KR 1020107010182A KR 20107010182 A KR20107010182 A KR 20107010182A KR 20100074264 A KR20100074264 A KR 20100074264A
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데이비드 엠. 벨
에릭 스펠만
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Abstract

A geospatial modeling system may include at least one geospatial information database to store stereo-geographic image data and geographic feature data. A processor may cooperate with the geospatial information database for generating cost coefficients defining a three-dimensional cost cube using image matching operators based upon the stereo-geographic image data, adjusting the cost coefficients of the 3D cost cube based upon the geographic feature data to generate an adjusted 3D cost cube, and generating a geospatial model based upon solving the adjusted 3D cost cube, e.g., for a best cost surface. The system and method provide an integrated approach to creating a geospatial model using available data from multiple sources.

Description

다중 소스의 지리 정보를 이용한 지리공간 모델링 시스템 및 관련 방법{GEOSPATIAL MODELING SYSTEM AND RELATED METHOD USING MULTIPLE SOURCES OF GEOGRAPHIC INFORMATION}GEOSPATIAL MODELING SYSTEM AND RELATED METHOD USING MULTIPLE SOURCES OF GEOGRAPHIC INFORMATION}

본 발명은 지형학적 모델링 분야에 관한 것이며, 더 상세하게는 지리공간 모델링 시스템 및 관련 방법에 관한 것이다.  The present invention relates to the field of topographic modeling, and more particularly to geospatial modeling systems and related methods.

지리학적 영역의 지형학적 모델이 다수의 응용물에 사용될 수 있다. 예를 들어, 지형학적 모델은 모의 비행 장치 및 군사 임무를 계획하는데 사용될 수 있다. 또한, 인공 구조물(예, 도시)의 지형학적 모델이 예를 들어 휴대폰 안테나 배치, 도시 계획, 재난 준비 및 분석, 및 지도 제작과 같은 응용들에 매우 유용할 수 있다. Topographical models of geographic areas can be used for many applications. For example, topographic models can be used to plan simulated flight devices and military missions. In addition, topographical models of artificial structures (eg, cities) can be very useful for applications such as, for example, cell phone antenna placement, urban planning, disaster preparation and analysis, and mapping.

다양한 형태의 지형학적 모델들이 현재 사용되고 있다. 하나의 일반적인 모델은 수치고도모델(DEM; Digital Elevation Model) 또는 수치표면모델(DSM)이다. DEM은 컴퓨터에 의해 자동화 방식으로 생성될 수 있는 지리학적 영역의 표본화된 행렬 표상(sampled matrix representation)이다. DEM에서, 좌표점은 높이 또는 고도 값에 대응하도록 이루어진다. 타일형 불규칙 삼각망(tiled triangulated irregular network :T-TIN)은 또 다른 지리공간 모델이다. 본 기술분야의 당업자에 의해 인식될 수 있는 바와 같이, 불규칙 삼각망은 불규칙하게 공간배치된 표본점들 및 브레이크 라인(break line) 특징들로부터 얻어지는 표면 표상을 포함할 수 있다. 상기 T-TIN 데이터 세트는 점(point)들과 그들의 이웃 삼각형들 간의 지형학적 관계를 포함한다. 각 표본점은 x,y 좌표 및 표면, 또는 z-값을 가진다. 이들 점들은 상기 표면을 표현하는데 사용되는 한 세트의 비-중복 삼각형들을 형성하기 위해 에지(edge)들에 의해 연결된다. 틴(Tin)은 불규칙 삼각형 메쉬(mesh) 또는 불규칙 삼각형 표면 모델로 불리기도 한다. Various types of topographic models are currently in use. One common model is a digital elevation model (DEM) or digital surface model (DSM). DEM is a sampled matrix representation of geographic regions that can be generated in an automated manner by a computer. In the DEM, coordinate points are made to correspond to height or altitude values. A tiled triangulated irregular network (T-TIN) is another geospatial model. As will be appreciated by those skilled in the art, irregular triangular nets may include surface representations resulting from irregularly spaced sample points and break line features. The T-TIN data set includes a topographic relationship between points and their neighboring triangles. Each sample point has an x, y coordinate and a surface, or z-value. These points are connected by edges to form a set of non-redundant triangles used to represent the surface. Tin is also called an irregular triangular mesh or irregular triangular surface model.

종래의 DEM은 전형적으로 상이한 고도들(예, 계곡, 산 등) 간의 이행이 일반적으로 하나에서 다른 하나로 원활한 지형을 모델링하는데 사용된다. 즉, DEM은 전형적으로 복수의 굴곡면들로서 현재 0-30 미터의 공간배치로 지형을 모형하고, 따라서 그들 간의 어떠한 단절도 원만하게 덮이게 된다. 그러므로, 전형적인 DEM에서 상기 지형상에는 뚜렷한 물체가 존재하지 않을 수 있다. Conventional DEMs are typically used to model terrain in which transitions between different elevations (eg valleys, mountains, etc.) are generally seamless from one to the other. In other words, the DEM typically models terrain with a plurality of curved surfaces, currently spaced 0-30 meters, so that any breaks between them are smoothly covered. Therefore, in a typical DEM, there may not be a distinct object on the terrain.

특히 이로운 3D 사이트(site) 모델링 제품은 본 양수인, 해리스 코포레이션으로부터의 RealSite®이다. RealSite®는 관심 있는 지리학적 영역의 중복 이미지들을 등록하고, 스테레오 및 나디르 뷰(stereo and nadir view) 기술들을 이용하여 고 해상도의 DEM들을 추출하는데 사용될 수 있다. RealSite®는 정밀한 텍스쳐(texture) 및 구조 경계를 가지는, 도시를 포함한 지리학적 영역의 3차원(3D) 지형학적 모델들을 제조하기 위한 반-자동화 프로세스를 제공한다. 즉, 상기 모델 내의 어떠한 소정 점의 위치도 매우 높은 정확도로 상기 지리학적 영역의 실제 위치에 일치하게 된다. RealSite® 모델을 생성하는데 사용되는 데이터는 항공 및 인공위성 사진술, 전자광학, 인프라, 및 광검출 측정기(Light detection and ranging - LiDAR)를 포함할 수 있다. A particularly beneficial 3D site modeling product is RealSite® from Harris Corporation, the assignee. RealSite® can be used to register duplicate images of the geographic region of interest and extract high resolution DEMs using stereo and nadir view techniques. RealSite® provides a semi-automated process for producing three-dimensional (3D) topographical models of geographic regions, including cities, with precise textures and structural boundaries. That is, the position of any given point in the model will match the actual position of the geographic area with very high accuracy. Data used to generate RealSite® models may include aerial and satellite photography, electro-optics, infrastructure, and light detection and ranging (LIDAR).

3D 사이트 모델을 생성하는 또 다른 이로운 접근법은 마찬가지로 본 양수인에게 양도되어 여기 참조로써 전체가 병합된 라흠(Rahmes) 외.에 의한 미국특허 제6,654,690호에 설명된다. 이 특허는 고도 대 위치(elevation versus position)의 임의로 공간배치된 데이터에 기반하여 지형 및 그 위의 빌딩을 포함한 영역의 지형학적 모델을 제조하는 자동화 방법을 개시한다. 상기 방법은 소정의 위치 격자(position grid)에 따르는 고도 대 위치의 격자형 데이터(gridded data)를 생성하도록 임의로 공간배치된 데이터를 처리하고, 빌딩 데이터를 지형 데이터로부터 구별하기 위해 상기 격자형 데이터를 처리하고, 지형과 그 위의 빌딩을 포함한 영역의 지형학적 모델을 제조하도록 빌딩 데이터의 다각형 추출을 실행하는 것을 포함한다. Another beneficial approach to creating a 3D site model is likewise described in US Pat. No. 6,654,690 to Rahmes et al., Assigned to the present assignee and incorporated herein by reference in its entirety. This patent discloses an automated method for producing a topographical model of a terrain, including terrain and buildings above, based on arbitrarily spaced data of elevation versus position. The method processes arbitrarily spaced data to produce gridded data of elevation versus location along a predetermined position grid, and generates the grid data to distinguish building data from terrain data. Processing and performing polygonal extraction of the building data to produce a topographic model of the area including the terrain and the buildings thereon.

DEMS와 같은 지리공간 모델들을 생성하는 하나의 잠재적으로 도전적인 측면은 고 분해능(즉, ≤1m의 데이터 점 또는 포스트 공간배치(post spacing))이 예를 들어, 3D 도시 모델(예, 버추얼어스: Virtual Earth), 비상 계획 노력(예, 범람원 연구), 전투 피해 분석 및/또는 도시 계획 노력(예, 지평선 예측)을 만들기 위한 상기 프로세스의 중요한 일부 및 지형 표상의 표준이 된다는 것이다. 고분해능의 DEMS(HRDEM)에 있어서의 데이터 포인트들의 밀도가 증가함에 따라, 상기와 같은 모델들에 대해 생성된 데이터의 양도 마찬가지로 증가하게 된다. 이들 모델들의 크기는 일부 응용물들에서 가장 강력한 지리공간 데이터 처리 컴퓨터들에 대해서도 극도로 부담이 될 수 있다. One potentially challenging aspect of generating geospatial models such as DEMS is that high resolution (i.e., data points or post spacing of ≤1 m) is for example a 3D urban model (e.g. Virtual Earth: Virtual Earth), emergency planning efforts (e.g. floodplain studies), combat damage analysis, and / or urban planning efforts (e.g., horizon predictions), and become an important part of the process and standards of terrain representation. As the density of data points in high resolution DEMS (HRDEM) increases, the amount of data generated for such models also increases. The size of these models can be extremely burdensome for even the most powerful geospatial data processing computers in some applications.

통합 접근법(integrated approach)이 예를 들어, 다중 소스들로부터 가용한 데이터를 사용하여 DEM들 또는 DSM들을 생성하는데 유익할 수 있다. 예를 들어, 상기 접근법은 육지 경계 및/또는 수상 경계에 관한 공지된 지상 사실 정보와 마찬가지로, 이미지들로부터의 에지(edge) 데이터 및/또는 영역 상관(correlation) 데이터와 이미지 분할 데이터를 포함한, 다중 중복 및 비-중복 입체 이미지 쌍들을 사용할 수 있어야만 한다. 상기 접근법은 바람직하게는 예를 들어, 3×3 패치(patchs)의 상대적으로 작은 상관 패치들을 사용할 수 있어야만 한다. An integrated approach may be beneficial, for example, for generating DEMs or DSMs using data available from multiple sources. For example, the approach may include multiple data, including edge data and / or region correlation data and image segmentation data from the images, as well as known ground fact information regarding land boundaries and / or water boundaries. Overlapping and non-overlapping stereoscopic image pairs should be available. The approach should preferably be able to use relatively small correlation patches of, for example, 3 × 3 patches.

도 1의 개략도를 참조하면, 현재의 접근법들은 좌우측 이미지들(100,102)로부터의 패치들(P) 추출, 상관면(104)을 형성하기 위한 패치들의 상관, 및 그의 피크 찾기를 포함할 수 있다. 상기 피크 위치는 고도 포스트(elevation post)의 높이 및 위치를 계산하기 위해 분석되며, 상기 과정은 초기 포스트 격자 상의 다중점들에 대해 반복될 수 있다. 상기 DEM은 생성되어, 다음으로 추가 데이터를 병합하기 위해 애드-혹(ad-hoc) 기술들로 정정된다. 그러나, 각 포스트(post) 높이는 로컬 데이터로부터만 계산되며, 상기 접근법은 전형적으로 단지 한 쌍의 입체 이미지들에 적용가능하며, 애드-혹 기술들을 사용하여 DEM들(복합 DEM들)과 추가적인 실제 데이터(예, 길, 호스 등)를 결합하는 것은 복잡하고, 실수로 인한 오류 결과를 초래할 수 있다. 또한, 더 큰 상관 패치들(예, 16×16) 상기 DEM의 세부사항을 흐릿하게 하며 분해능을 제한할 수 있으며, 고도가 소망하는 포스트 위치에 생성되지 않을 수 있으며, 소망하는 위치에 높이를 얻기 위해 전형적으로 보간(interpolate) 된다. Referring to the schematic diagram of FIG. 1, current approaches may include extracting patches P from left and right images 100, 102, correlation of patches to form a correlation surface 104, and finding peaks thereof. The peak position is analyzed to calculate the height and position of the elevation post, and the process can be repeated for multiple points on the initial post grid. The DEM is generated and then corrected with ad-hoc techniques to merge additional data. However, each post height is calculated only from local data, and the approach is typically only applicable to a pair of stereoscopic images, using ad-hoc techniques to add DEMs (composite DEMs) and additional real data. Combining (eg roads, hoses, etc.) is complex and can result in error by mistake. Also, larger correlated patches (e.g. 16x16) can blur the details of the DEM and limit the resolution, altitude may not be generated at the desired post position, and gain height at the desired position Is typically interpolated.

전술한 배경의 측면에서, 따라서 본 발명의 목적은 다중 소스들로부터 가용한 데이터를 사용한 지리공간 모델 생성의 통합 접근을 위한 시스템 및 관련 방법을 제공하는 것이다. In view of the foregoing background, it is therefore an object of the present invention to provide a system and associated method for an integrated approach of geospatial model generation using data available from multiple sources.

상기 및 다른 목적, 특징, 및 이점들이 입체-지리 이미지 데이터 및 지리 특징 데이터를 저장하기 위해 적어도 하나의 지리공간 정보 데이터베이스를 포함한 지리공간 모델링 시스템에 의해 제공된다. 입체-지리 이미지 데이터에 대한 이미지 매칭 작동기에 기반하여 3차원(3D) 코스트 큐브(cost cube)를 정의하는 코스트 계수들을 생성하고, 조정된 3D 코스트 큐브를 생성하도록 상기 지리 특징 데이터에 기반하여 상기 3D 코스트 큐브의 코스트 계수들을 조정하고, 상기 조정된 코스트 큐브를 해석하며(solve) 상기 조정된 3D 코스트 큐브에 기반하여 지리공간 모델을 생성하기 위해, 프로세서가 적어도 하나의 지리공간 정보 데이터베이스와 협력한다. These and other objects, features, and advantages are provided by a geospatial modeling system that includes at least one geospatial information database for storing stereo-geographic image data and geo feature data. Generate cost coefficients that define a three-dimensional (3D) cost cube based on an image matching actuator for stereo-geographic image data, and the 3D based on the geographic feature data to generate an adjusted 3D cost cube The processor cooperates with at least one geospatial information database to adjust the cost coefficients of the cost cube, resolve the adjusted cost cube, and generate a geospatial model based on the adjusted 3D cost cube.

상기 프로세서는 적어도, 상기 입체-지리 이미지 데이터를 교정하고, 상기 교정된 입체-지리 이미지 데이터로부터 동일한 크기의 이미지 패치들을 추출함에 의해 상기 3D 코스트 큐브를 정의하는 코스트 계수들을 생성할 수 있다. 상기 프로세서는 동일한 크기의 이미지 패치 쌍들에 대한 개별 코스트 계수들을 결합하고, 상기 코스트 큐브에서 x,y,z 위치들의 범위에 대한 상기 코스트 계수들의 측정을 반복함에 의해 상기 3D 코스트 큐브를 정의하는 코스트 계수들을 생성할 수 있다. The processor may generate at least cost coefficients defining the 3D cost cube by calibrating the stereo-geographic image data and extracting equally sized image patches from the calibrated stereo-geographic image data. The processor combines the individual cost coefficients for pairs of equally sized images and defines the 3D cost cube by repeating the measurement of the cost coefficients for a range of x, y, z positions in the cost cube. Can create them.

상기 지리 특징 데이터는 공지된 지리공간 위치를 가지는 적어도 하나의 공지된 지리 특징과 관련될 수 있다. 상기 적어도 하나의 공지된 지리 특징은 공지된 자연적 특징과 공지된 인조 특징 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. The geographic feature data may be associated with at least one known geographic feature having a known geospatial location. The at least one known geographic feature may comprise at least one of known natural features and known artificial features.

상기 프로세서는 상기 조정된 3D 코스트 큐브를 통해, 최고 코스트 표면 또는 최저 코스트 표면과 같은 소망하는 코스트 표면을 찾기 위해 적어도 하나의 지리공간 정보 데이터베이스와 협력할 수 있다. 상기 입체-지리 이미지 데이터는 고 분해능의 이미지 데이터와 그와 관련된 이미지 분할 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 디스플레이가 상기 프로세서에 동작 연결될 수 있다. 상기 프로세서는 타일형 불규칙 삼각망(T-TIN) 지리공간 모델로서 지리공간 모델 또는 높이 값의 래스터 그리드(raster grid)를 생성할 수 있다. The processor may cooperate with at least one geospatial information database through the adjusted 3D cost cube to find a desired cost surface, such as the highest cost surface or the lowest cost surface. The stereo-geographic image data may include high resolution image data and associated image segmentation data. In addition, a display may be operatively coupled to the processor. The processor may generate a geospatial model or a raster grid of height values as a T-TIN geospatial model.

일 방법 측면은 입체-지리 이미지 데이터와 지리 특징 데이터를 저장하는 단계와, 상기 입체-지리 이미지 데이터에 기반하여 3차원(3D) 코스트 큐브를 정의하는 코스트 계수들을 생성하고, 조정된 3D 코스트 큐브를 생성하기 위해 상기 지리 특징 데이터에 기반하여 상기 3D 코스트 큐브의 코스트 계수들을 조정하고, 상기 조정된 3D 코스트 큐브에 기반하여 지리공간 모델을 생성하기 위해, 상기 저장된 입체-지리 이미지 데이터와 지리 특징 데이터를 처리하는 단계를 포함하는 지리공간 모델링 방법에 관한 것이다. One method aspect includes storing stereo-geographic image data and geographic feature data, generating cost coefficients that define a three-dimensional (3D) cost cube based on the stereo-geographic image data, and generating an adjusted 3D cost cube. Adjust the cost coefficients of the 3D cost cube based on the geographic feature data and generate the stored stereo-geographic image data and geographic feature data to generate a geospatial model based on the adjusted 3D cost cube. It relates to a geospatial modeling method comprising the step of processing.

상기 3D 코스트 큐브를 정의하는 코스트 계수들을 생성하기 위해 상기 저장된 입체-지리 이미지 데이터와 지리 특징 데이터를 처리하는 것은 상기 입체-지리 이미지 데이터를 교정하고, 상기 교정된 입체-지리 이미지 데이터로부터 동일한 크기의 이미지 패치들을 추출하는 것을 포함할 수 있다. Processing the stored stereo-geographic image data and geographic feature data to generate cost coefficients that define the 3D cost cube corrects the stereo-geographic image data, and of equal size from the calibrated stereo-geographic image data. Extracting image patches.

또한, 상기 3D 코스트 큐브를 정의하는 코스트 계수들을 생성하기 위해 상기 저장된 입체-지리 이미지 데이터와 지리 특징 데이터를 처리하는 것은 동일한 크기의 이미지 패치 쌍들에 대한 코스트 계수들을 연산하기 위해 동일한 크기의 이미지 패치 쌍들에 대해 이미지 매칭 작동기를 실행하고, 상기 코스트 큐브에서 x,y,z 복셀 위치들의 범위에 대한 코스트 계수들의 측정을 반복하는 것을 포함할 수 있다. In addition, processing the stored stereo-geographic image data and geographic feature data to generate cost coefficients defining the 3D cost cube may result in image patch pairs of equal size to compute cost coefficients for equally sized image patch pairs. Executing an image matching actuator for and repeating the measurement of cost coefficients for a range of x, y, z voxel locations in the cost cube.

상기 지리 특징 데이터의 저장은 공지된 지리공간 위치를 가지는, 공지된 자연적 특징 및 공지된 인조식 특징과 같은, 적어도 하나의 공지된 지리 특징과 관련한 지리 특징 데이터의 저장을 포함할 수 있다. 상기 저장된 입체-지리 이미지 데이터와 지리 특징 데이터의 처리는 지리공간 모델을 생성하기 위해 조정된 3D 코스트 큐브를 통해 소망하는 최소의 코스트 표면을 찾는 것을 포함할 수 있다. 또한, 상기 입체-지리 이미지 데이터는 고 분해능의 이미지 데이터와 그와 관련한 이미지 분할 데이터의 저장을 포함할 수 있다. The storage of geographic feature data may include storage of geographic feature data in relation to at least one known geographic feature, such as known natural features and known artificial features, with known geospatial locations. The processing of the stored stereo-geographic image data and geographic feature data may include finding the desired minimum cost surface through the 3D cost cube adjusted to generate the geospatial model. The stereo-geographic image data may also include storage of high resolution image data and associated image segmentation data.

본 발명의 다른 측면은 입체-지리 이미지 데이터와 지리 특징 데이터를 획득하는 것과, 상기 입체-지리 이미지 데이터에 기반하여 3차원(3D) 코스트 큐브를 정의하는 코스트 계수들을 생성하고, 조정된 3D 코스트 큐브를 생성하도록 상기 지리 특징 데이터에 기반하여 상기 3D 코스트 큐브의 코스트 계수들을 조정하고, 상기 조정된 3D 코스트 큐브에 기반하여 지리공간 모델을 생성하기 위해 상기 획득된 입체-지리 이미지 데이터를 처리하는 것을 위한 프로그램 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독가능한 매체에 관한 것이다. Another aspect of the invention is to obtain stereo-geographic image data and geographic feature data, generate cost coefficients defining a three-dimensional (3D) cost cube based on the stereo-geographic image data, and adjust the adjusted 3D cost cube. Adjusting the cost coefficients of the 3D cost cube based on the geographic feature data and processing the obtained stereo-geographic image data to generate a geospatial model based on the adjusted 3D cost cube. A computer readable medium containing program instructions.

본 발명의 접근법은 예를 들어, 육지 경계 및/또는 수상 경계에 관한 공지된 지상 사실 정보와 마찬가지로, 이미지들로부터의 에지 데이터(edge data) 및/또는 영역 상관 데이터와, 이미지 분할 데이터를 포함한, 다중 중복 및 비-중복 입체 이미지 쌍들을 사용할 수 있다. 상기 접근법은 예를 들어, 3×3 패치들과 같은 상대적으로 작은 상관 패치들을 사용할 수도 있다. 예를 들어, DEM과 같은 지리공간 모델의 분해능은 더 작은 상관 패치들을 사용하는 능력을 통해 향상될 수 있으며, 잠재적으로 더 높은 정확도가 각 포스트에서 다중 입체 쌍들의 사용을 통해 달성될 수 있다. The approach of the present invention includes edge data and / or region correlation data from images and image segmentation data, for example, as well as known ground fact information regarding land boundaries and / or sea boundaries. Multiple overlapping and non-overlapping stereoscopic image pairs can be used. The approach may use relatively small correlation patches, for example 3 × 3 patches. For example, the resolution of geospatial models such as DEM can be improved through the ability to use smaller correlation patches, and potentially higher accuracy can be achieved through the use of multiple stereo pairs in each post.

여기 기재된 상기 시스템 및 관련 방법은 하나의 자연적 문제 공간(즉, 상기 코스트 큐브)으로 모든 가용한 데이터를 병합할 수 있다. 상기 소망하는 또는 최종 표면은 최저 코스트 표면에 대한 코스트 큐브를 해석하기 위한 글로벌 접근법을 나타낸다. 예를 들어, DEM과 같은 지리공간 모델의 분해능은 더 작은 상관 패치들을 사용하는 능력을 통해 향상될 수 있으며, 잠재적으로 더 높은 정확도가 각 포스트에서 다중 입체 쌍들의 사용을 통해 달성될 수 있다. 다중 데이터 소스들의 결합에 대한 애드-혹 접근법들이 회피된다. 또한, 상기 접근법은 수계 경계들, 이미지 분할 데이터, 및 이미지들에서의 에지 위치들과 같은 추가 소스 정보의 사용 능력을 포함할 수 있다. The system and associated methods described herein can merge all available data into one natural problem space (ie, the cost cube). The desired or final surface represents a global approach to interpreting the cost cube for the lowest cost surface. For example, the resolution of geospatial models such as DEM can be improved through the ability to use smaller correlation patches, and potentially higher accuracy can be achieved through the use of multiple stereo pairs in each post. Ad-hoc approaches to the combination of multiple data sources are avoided. In addition, the approach may include the ability to use additional source information such as water boundary boundaries, image segmentation data, and edge locations in the images.

상기 접근법은 3 m 내지 0.1 m의 포스트 간격 및/또는 이미지 화소당 한 포스트를 계산하는 가능성과 같은, 더 빠른 DEM 생성과 현존하는 이미지 소스들에 대한 더 높은 분해능의 DEM을 공급할 수 있다. 단일 포스트에서 다중 입체 이미지 쌍들의 사용이 하나 이상의 상기 입체 쌍들에서 불투명하게 되는 영역들에서 획득되는 고도 데이터를 제공함에 따라, 더욱 정확한 DEM이 도시 영역에 대해 생성될 수 있다. The approach can provide faster DEM generation and higher resolution DEMs for existing image sources, such as a post spacing of 3 m to 0.1 m and / or the possibility of calculating one post per image pixel. As the use of multiple stereoscopic image pairs in a single post provides elevation data obtained in areas that become opaque in one or more of the stereoscopic pairs, a more accurate DEM can be generated for the urban area.

도 1은 선행기술에 따른 수치고도모델(DEM)을 생성하기 위한 종래의 접근법들을 도시하는 개략도이다.
도 2는 본 발명에 따른 다중 소스들로부터의 지리 데이터를 이용하는 지리공간 모델링 시스템을 도시하는 개략도이다.
도 3은 본 발명에 따른 지리공간 모델을 생성하기 위한 일 접근법을 도시하는 개략도이다.
도 4는 본 발명에 따른 지리공간 모델을 생성하기 위한 일 방법의 다양한 단계들을 도시하는 흐름도이다.
도 5는 도 4의 방법에 있어서 3D 코스트 큐브(cost cube)를 생성하는 추가 단계들을 도시하는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 상기 접근법에 따라 생성된 지리공간 모델의 디스플레이 이미지이다. 1 is a schematic diagram illustrating conventional approaches for generating a numerical level model (DEM) according to the prior art.
2 is a schematic diagram illustrating a geospatial modeling system using geographic data from multiple sources in accordance with the present invention.
3 is a schematic diagram illustrating one approach for generating a geospatial model in accordance with the present invention.
4 is a flowchart illustrating various steps of a method for generating a geospatial model in accordance with the present invention.
FIG. 5 is a flow diagram illustrating additional steps of generating a 3D cost cube in the method of FIG. 4.
6 is a display image of a geospatial model generated in accordance with the above approach of the present invention.

본 발명은, 본 발명의 바람직한 실시형태들이 도시된 첨부 도면과 관련하여 여기 이후에 좀 더 온전히 기술될 것이다. 그러나, 이러한 발명은 다수의 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 여기 진술된 상기 실시형태들에 제한되는 것으로서 해석되어서는 아니 된다. 그보다는, 이들 실시형태들은 이러한 개시가 철저하고 완전하며, 본 기술분야의 당업자에게 본 발명의 범위를 온전히 전달하도록 제공되는 것이다. 동일 참조번호는 전체에 걸쳐 동일한 부품을 나타낸다. The invention will be described more fully hereinafter after this in connection with the accompanying drawings, in which preferred embodiments of the invention are shown. However, this invention may be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. Like numbers refer to like parts throughout.

도 2 및 도 3을 우선 참조하여, 지리공간 모델링 시스템(20)이 기술될 것이다. 상기 지리공간 모델링 시스템은 입체-지리 이미지 데이터 및 지리 특징 데이터를 저장하기 위해 적어도 하나의 지리공간 정보 데이터베이스(21)를 포함할 수 있다. 본 기술분야의 당업자에 의해 인정될 수 있는 바와 같이, 상기 지리공간 정보, 즉, 입체-지리 이미지 데이터 및 지리 특징 데이터는 다중 데이터베이스에 저장될 수도 있다. 상기 입체-지리 이미지 데이터는 바람직하게는 동일한 위치(예, 도 3에 도시된 바와 같은)의 두 개 이상의 이미지(10,11,12)이다. 실시예로, 상기 입체-지리 이미지 데이터는 본 기술분야의 당업자에 의해 인정될 수 있는 바와 같이, 입체 광학 이미지, 광검출 측정기(LIDAR), IFSAR(Interferometrric Synthetic Aperture Radar)와 같은 다양한 기술들을 사용하여 포착될 수 있다. Referring first to FIGS. 2 and 3, geospatial modeling system 20 will be described. The geospatial modeling system may include at least one geospatial information database 21 for storing stereo-geographic image data and geo feature data. As will be appreciated by those skilled in the art, the geospatial information, ie, stereo-geographic image data and geographic feature data, may be stored in multiple databases. The stereo-geographic image data is preferably two or more images 10, 11, 12 at the same location (eg, as shown in FIG. 3). In an embodiment, the stereo-geographic image data may be modified using various techniques such as stereoscopic optical image, photodetector (LIDAR), Interferometrric Synthetic Aperture Radar (IFRSAR), as will be appreciated by those skilled in the art. Can be captured.

상기 지리특징 데이터는 예를 들어 수계 경계와 같은 공지된 지리공간 위치를 가지는 적어도 하나의 공지된 지리 특징과 관련할 수 있다. 상기 적어도 하나의 공지된 지리공간 특징은 공지된 자연식(예, 호수) 특징 및 공지된 인조식(예, 길) 특징 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. The geographic feature data may relate to at least one known geographic feature having a known geospatial location, for example a water boundary. The at least one known geospatial feature may include at least one of known natural (eg lake) features and known artificial (eg road) features.

프로세서(22)는 입체-지리 이미지 데이터에 기반하여 3차원(3D) 코스트 큐브를 정의하는 비용 계수를 생성하기 위해 적어도 하나의 지리공간 정보 데이터베이스(21)와 협력한다. 상기 3D 코스트 큐브는 예를 들어 각 복셀(voxel)에서 코스트 계수를 가지는 복셀들과 같은, 요소들의 볼륨(volume)이다. 상기 프로세서(22)는 조정된 3D 코스트 큐브를 생성하기 위해 지리 특징 데이터에 기반하여 3D 상관 큐브의 코스트 계수들을 조정할 수 있다. 상기 프로세서(22)는 상기 조정된 3D 코스트 큐브에 기반하여 지리공간 모델(예, 도 6에 도시된 DEM)을 생성한다. The processor 22 cooperates with at least one geospatial information database 21 to generate cost coefficients that define three-dimensional (3D) cost cubes based on stereo-geographic image data. The 3D cost cube is a volume of elements, for example voxels with cost coefficients in each voxel. The processor 22 may adjust the cost coefficients of the 3D correlation cube based on the geographic feature data to generate the adjusted 3D cost cube. The processor 22 generates a geospatial model (eg, the DEM shown in FIG. 6) based on the adjusted 3D cost cube.

실시예의 방식에 의해, 상기 프로세서(22)는 예를 들어, PC, 맥, 또는 다른 연산 워크스테이션의 중앙처리부(CPU)일 수 있다. 하기 추가로 거론될 수 있는 바와 같이, 지리공간 모델링 데이터를 디스플레이하기 위해 도시된 실시형태에서 디스플레이(23)가 상기 프로세서(22)에 동작 연결되기도 한다. By way of example, the processor 22 may be, for example, a central processing unit (CPU) of a PC, Mac, or other computing workstation. As can be discussed further below, in the illustrated embodiment for displaying geospatial modeling data, a display 23 is also operatively coupled to the processor 22.

상기 프로세서(22)는 상기 코스트 큐브(CC)에서 점(x,y,z)에 위치하는 교정 표면(rectification surface: RS) 상의 입체-지리 이미지 데이터를 교정함에 의해, 도 3에 개략적으로 도시된 바와 같이 상기 코스트 큐브(CC)를 생성할 수 있다. 상기 교정 표면(RS)은 코스트 계산을 최적화하는데 필요한 어떠한 오리엔테이션(orientation)도 가질 수 있다. 동일한 크기의 이미지 패치들(P)이 (x,y,z)에서 상기 교정된 입체-지리 이미지 데이터로부터 추출된다. 코스트 계수들을 얻기 위해 동일한 크기의 모든 패치 쌍들에 이미지 매칭 동작이 가해지고, 모든 쌍들로부터의 상기 계수들은 (x,y,z)에 위치된 코스트 큐브 복셀에 할당된 단일 값에 결합 된다. 상기 프로세스는 상기 코스트 큐브 내에서 모든 복셀들에 대해 반복된다. 상기 코스트 큐브(x,y,z) 치수들은 위도, 경도, 및 높이의 스케일된(scaled) 지리 좌표들이거나 또는 북향, 동향 및 높이의 UTM 좌표들 또는 물리적 지상 좌표들의 임의의 다른 표상일 수 있다. The processor 22 is shown schematically in FIG. 3 by calibrating stereo-geographic image data on a correction surface RS located at point x, y, z in the cost cube CC. As described above, the cost cube CC may be generated. The calibration surface RS may have any orientation necessary to optimize the cost calculation. Image patches P of equal size are extracted from the corrected stereo-geographic image data at (x, y, z). An image matching operation is applied to all patch pairs of the same size to obtain cost coefficients, and the coefficients from all pairs are combined into a single value assigned to the cost cube voxel located at (x, y, z). The process is repeated for all voxels in the cost cube. The cost cube (x, y, z) dimensions may be scaled geographic coordinates of latitude, longitude, and height or any other representation of UTM coordinates of north, trend, and height or physical ground coordinates. .

상기 프로세서(22)는 상기 조정된 3D 코스트 큐브를 통해, 최고 또는 최저 코스트 표면과 같은, 소망하는 코스트 표면을 찾기 위해 지리공간 정보 데이터베이스(21)와 협력할 수 있다. 상기 소망하는 코스트 표면은 예를 들어, 강한 상관성 = 낮은 코스트 및 약한 상관성 = 높은 코스트와 같은 각 복수의 셀들 및 이웃들에 적용되는 코스트 함수로서 표현될 수 있다. The processor 22 may cooperate with geospatial information database 21 to find the desired cost surface, such as the highest or lowest cost surface, through the adjusted 3D cost cube. The desired cost surface can be expressed as a cost function applied to each of a plurality of cells and neighbors, for example, strong correlation = low cost and weak correlation = high cost.

상기 입체-지리 이미지 데이터는 고 분해능의 이미지 데이터와 그와 관련한 이미지 분할 데이터를 포함할 수 있다. 상기 프로세서(22)는 타일형 불규칙 삼각망(T-TIN) 지리공간 모델로서 상기 지리공간 모델을 생성할 수 있다. 본 기술분야의 당업자에 의해 인정될 수 있는 바와 같이, 불규칙 삼각망은 불규칙적으로 공간배치된 표본점들 및 브레이크 라인(break line) 특징들로부터 얻는 표면 표상을 포함할 수 있다. 상기 T-TIN 데이터 세트는 점들과 그들의 이웃하는 삼각형들 간에 지형학적 관계를 가진다. 각 표본점은 x,y 좌표 및 표면, 또는 z-값을 가진다. 이들 점은 상기 표면을 표시하기 위해 사용된 한 세트의 비-중복 삼각형들을 형성하기 위해 에지들에 의해 연결된다. 틴(Tins)은 불규칙 삼각형 메쉬 또는 불규칙 삼각형 표면 모델로 불리기도 한다. The stereo-geographic image data may include high resolution image data and image segmentation data associated therewith. The processor 22 may generate the geospatial model as a tiled irregular triangular network (T-TIN) geospatial model. As will be appreciated by those skilled in the art, irregular triangular nets may include surface representations resulting from irregularly spaced sample points and break line features. The T-TIN data set has a topographic relationship between the points and their neighboring triangles. Each sample point has an x, y coordinate and a surface, or z-value. These points are connected by edges to form a set of non-redundant triangles used to mark the surface. Tins are also called irregular triangle mesh or irregular triangle surface models.

상기 프로세서(22)는 각 점에서 높이 값을 가지는 규칙적으로 공간배치된 격자점들로서 상기 지리공간 모델 또는 DEM을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 전형적인 격자는 50 내지 500 미터일 수 있다. The processor 22 may generate the geospatial model or DEM as regularly spaced grid points having a height value at each point. For example, a typical grating can be 50 to 500 meters.

이에 따라, 상기 시스템(20)은 예를 들어, 육지 경계 및/또는 수상 경계에 관한 공지된 지상 사실 정보와 마찬가지로, 이미지들로부터의 에지 데이터 및/또는 영역 상관 데이터와, 상기 코스트 큐브를 생성하기 위한 이미지 분할 데이터를 포함하는, 다중 중복 및 비-중복 입체 이미지 쌍들을 사용할 수 있다. 상기 접근법은 예를 들어, 3×3 패치와 같은, 상관성을 위해 상대적으로 작은 이미지 패치들을 사용할 수도 있다. Accordingly, the system 20 may generate edge data and / or area correlation data from images and the cost cube, such as, for example, known ground fact information regarding land boundaries and / or water boundaries. Multiple overlapping and non-duplicate stereoscopic image pairs can be used, including image segmentation data for the same. The approach may use relatively small image patches for correlation, for example 3 × 3 patches.

일 방법이 도 4 및 도 5와 관련하여 거론될 것이며, 지리공간 모델링 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 블록(30)에서 시작하며, 블록(32)에서 입체-지리 이미지 데이터와 지리 특징 데이터의 저장을 포함한다. 상기 저장된 입체-지리 이미지 데이터와 지리 특징 데이터의 처리는 상기 입체-지리 이미지 데이터에 기반하여 3차원(3D) 코스트 큐브를 정의하는 코스트 계수들을 생성하고(블록(34)), 조정된 3D 코스트 큐브를 생성하기 위해 상기 지리 특징 데이터에 기반하여 상기 3D 상관 큐브의 코스트 계수들을 조정하고(블록(36)), 블록(42)에서 종료하기 전에 상기 조정된 3D 상관 큐브에 기반하여 지리공간 모델(예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이)을 생성하는 것을 포함한다. 상기 저장된 입체-지리 이미지 데이터 및 지리 특징 데이터의 처리는 블록(38)에서, 상기 거론한 바와 같이, 지리공간 모델을 생성하기 위해 상기 조정된 3D 코스트 큐브를 통해 소망하는 코스트 표면을 찾는 것을 포함할 수도 있다. One method will be discussed in conjunction with FIGS. 4 and 5 and relates to a geospatial modeling method. The method begins at block 30 and includes storage of stereo-geographic image data and geographic feature data at block 32. The processing of the stored stereo-geographic image data and geographic feature data generates cost coefficients that define a three-dimensional (3D) cost cube based on the stereo-geographic image data (block 34) and adjusts the adjusted 3D cost cube. Adjust the cost coefficients of the 3D correlation cube based on the geographic feature data (block 36) to generate a geospatial model (eg, based on the adjusted 3D correlation cube before exiting at block 42). For example, as shown in FIG. 6). The processing of the stored stereo-geographic image data and geographic feature data may include, at block 38, finding a desired cost surface through the adjusted 3D cost cube to generate a geospatial model, as discussed above. It may be.

도 5의 흐름도를 더욱 상세히 참조하면, 상기 3D 코스트 큐브를 정의하는 코스트 계수들을 생성하기 위해 상기 저장된 입체-지리 이미지 데이터 및 지리 특징 데이터를 처리하는 것은 블록(50)에서 시작할 수 있다. 상기 과정은 상기 코스트 큐브에서 복셀 위치(x,y,z)를 선택하고, 그러한 점(52)에서 교정 표면을 정의하고, 상기 교정 표면(RS:54) 상에 입체-지리 이미지 데이터를 교정하는 것을 포함할 수 있다. 추가로, 이는 상기 교정된 입체-지리 이미지 데이터(56)로부터 동일한 크기의 이미지 패치들을 추출하고, 동일한 크기의 모든 또는 일부 이미지 패치 쌍들에 대해 코스트 계수를 계산하는 것을 포함할 수 있다. 상기 코스트 계수들은 상관성, 이미지 그라디언트(Image Gradient), 최대 엔트로피, 화소 차이 등과 같은 임의의 이미지 매칭 동작기 또는 상기 동작기들의 결합에 기반할 수 있다. 상기 동일한 크기의 모든 이미지 패치 쌍들에 대한 코스트 계수들은 복셀 위치(60)에 할당될 수 있는 단일 값에 결합될 수 있다. 상기 과정은 코스트 큐브(62)에서 각 복셀에 반복될 수 있다. 상기 과정은 블록(64)에서 종료된다. Referring to the flow chart of FIG. 5 in more detail, processing the stored stereo-geographic image data and geographic feature data to generate cost coefficients defining the 3D cost cube can begin at block 50. The process selects voxel positions (x, y, z) in the cost cube, defines a calibration surface at such a point 52, and corrects stereo-geographic image data on the calibration surface (RS) 54. It may include. In addition, this may include extracting image patches of equal size from the calibrated stereo-geographic image data 56 and calculating the cost factor for all or some image patch pairs of the same size. The cost coefficients may be based on any image matching actuator or combination of such actuators, such as correlation, image gradient, maximum entropy, pixel difference, and the like. The cost coefficients for all image patch pairs of the same size can be combined into a single value that can be assigned to voxel location 60. The process can be repeated for each voxel in cost cube 62. The process ends at block 64.

컴퓨터 판독가능한 매체는 상술한 방법을 실행하기 위한 프로그램 명령어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로그램 명령어들은 입체-지리 이미지 데이터와 지리 특징 데이터를 획득 및/또는 저장하며, 상기 입체-지리 이미지 데이터에 기반하여 3차원(3D) 코스트 큐브를 정의하는 코스트 계수들을 생성하고, 조정된 3D 코스트 큐브를 생성하도록 상기 지리 특징 데이터에 기반하여 상기 3D 코스트 큐브의 코스트 계수들을 조정하고, 상기 조정된 3D 코스트 큐브에 기반하여 지리공간 모델을 생성하기 위해 상기 획득된 입체-지리 이미지 데이터 및 지리 특징 데이터를 처리하는 프로세서(22) 또는 컴퓨터를 제어할 수 있다. 다시금, 상기 지리공간 모델은 예를 들어 디스플레이(23)와 같은 디스플레이 상에 디스플레이될 수 있다. The computer readable medium may include program instructions for executing the above-described method. For example, the program instructions obtain and / or store stereo-geographic image data and geographic feature data, generate cost coefficients that define a three-dimensional (3D) cost cube based on the stereo-geographic image data, The obtained stereo-geographic image data to adjust the cost coefficients of the 3D cost cube based on the geographic feature data to generate an adjusted 3D cost cube, and to generate a geospatial model based on the adjusted 3D cost cube And a processor 22 or computer that processes geographic feature data. Again, the geospatial model can be displayed on a display, such as for example display 23.

20: 지리공간 모델링 시스템
21: 지리공간 정보 데이터베이스
22: 프로세서
23: 디스플레이20: Geospatial Modeling System
21: Geospatial Information Database
22: processor
23: display

Claims (10)

지리공간 모델링 시스템으로서,
입체-지리 이미지 데이터 및 지리 특징 데이터를 저장하기 위한 적어도 하나의 지리공간 정보 데이터베이스와;
상기 입체-지리 이미지 데이터에 기반하여 3차원(3D) 코스트 큐브를 정의하는 코스트 계수들을 생성하고, 조정된 3D 코스트 큐브를 생성하기 위해 상기 지리 특징 데이터에 기반하여 상기 3D 코스트 큐브의 상기 코스트 계수들을 조정하고, 상기 조정된 3D 코스트 큐브에 기반하여 지리공간 모델을 생성하기 위해 상기 적어도 하나의 지리공간 정보 데이터베이스와 협력하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 시스템. Geospatial modeling system,
At least one geospatial information database for storing stereo-geographic image data and geo feature data;
Generate cost coefficients defining a three-dimensional (3D) cost cube based on the stereo-geographic image data, and generate the cost coefficients of the 3D cost cube based on the geographic feature data to generate an adjusted 3D cost cube And a processor cooperating with the at least one geospatial information database to adjust and generate a geospatial model based on the adjusted 3D cost cube. 제 1항에 있어서,
상기 프로세서는 적어도, 상기 입체-지리 이미지 데이터를 교정하는 단계; 및
상기 교정된 입체-지리 이미지 데이터로부터 동일한 크기의 이미지 패치들을 추출하는 단계를 실행함에 의해 상기 3D 코스트 큐브를 정의하는 상기 코스트 계수들을 생성하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 시스템. The method of claim 1,
The processor at least correcting the stereo-geographic image data; And
And generating the cost coefficients defining the 3D cost cube by executing the step of extracting image patches of equal size from the calibrated stereo-geographic image data. 제 1항에 있어서,
상기 프로세서는 적어도, 쌍들을 이룬 동일한 크기의 이미지 패치들에 대한 코스트 계수들을 결합하는 단계; 및
상기 코스트 큐브에서 x,y,z 복셀 위치들의 범위에 대한 상기 코스트 큐브들의 측정을 반복하는 단계를 더 실행함에 의해 상기 3D 코스트 큐브를 정의하는 상기 코스트 계수들을 생성하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 시스템.The method of claim 1,
The processor combining at least the cost coefficients for paired equally sized image patches; And
Geospatial modeling system for generating the cost coefficients defining the 3D cost cube by further performing repeating the measurement of the cost cubes for a range of x, y, z voxel locations in the cost cube. . 제 1항에 있어서,
상기 지리공간 특징 데이터는 공지된 지리공간 위치를 가지는 적어도 하나의 공지된 지리 특징과 관련하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 시스템.The method of claim 1,
And said geospatial feature data relates to at least one known geospatial feature having a known geospatial location. 제 1항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 조정된 3D 코스트 큐브를 통해 소망하는 코스트 표면을 찾기 위해 상기 적어도 하나의 지리공간 정보 데이터베이스와 협력하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 시스템.The method of claim 1,
And the processor cooperates with the at least one geospatial information database to find a desired cost surface through the adjusted 3D cost cube. 지리공간 모델링 방법으로서,
입체-지리 이미지 데이터와 지리 특징 데이터를 저장하는 단계와;
상기 입체-지리 이미지 데이터에 기반하여 3차원(3D) 코스트 큐브를 정의하는 코스트 계수들을 생성하고, 조정된 3D 코스트 큐브를 생성하기 위해 상기 지리 특징 데이터에 기반하여 상기 3D 코스트 큐브의 코스트 계수들을 조정하고, 상기 조정된 3D 코스트 큐브에 기반하여 지리공간 모델을 생성하기 위해, 상기 저장된 입체-지리 이미지 데이터와 지리 특징 데이터를 처리하는 단계와;
상기 지리공간 모델을 디스플레이 상에 디스플레이하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 방법.As a geospatial modeling method,
Storing stereo-geographic image data and geographic feature data;
Generate cost coefficients that define a three-dimensional (3D) cost cube based on the stereo-geographic image data, and adjust the cost coefficients of the 3D cost cube based on the geographic feature data to generate an adjusted 3D cost cube. Processing the stored stereo-geographic image data and geographic feature data to generate a geospatial model based on the adjusted 3D cost cube;
And displaying the geospatial model on a display. 제 6항에 있어서,
상기 3D 코스트 큐브를 정의하는 상기 코스트 계수들을 생성하기 위해 상기 저장된 입체-지리 이미지 데이터 및 지리 특징 데이터를 처리하는 것은,
상기 입체-지리 이미지 데이터를 교정하는 단계와;
상기 교정된 입체-지리 이미지 데이터로부터 동일한 크기의 이미지 패치들을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 방법.The method of claim 6,
Processing the stored stereo-geographic image data and geographic feature data to generate the cost coefficients defining the 3D cost cube,
Calibrating the stereo-geographic image data;
Extracting image patches of the same size from the calibrated stereo-geographic image data. 제 6항에 있어서,
상기 3D 코스트 큐브를 정의하는 상기 코스트 계수들을 생성하기 위해 상기 저장된 입체-지리 이미지 데이터 및 지리 특징 데이터를 처리하는 것은,
쌍들을 이룬 동일한 크기의 이미지 패치들을 위해 결합된 코스트 계수들을 측정하는 단계와;
상기 코스트 큐브에서 x,y,z 복셀 위치들의 범위에 대한 상기 코스트 계수들의 측정을 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 방법.The method of claim 6,
Processing the stored stereo-geographic image data and geographic feature data to generate the cost coefficients defining the 3D cost cube,
Measuring the combined cost coefficients for pairs of equally sized image patches;
Repeating the measurement of the cost coefficients for a range of x, y, z voxel locations in the cost cube. 제 6항에 있어서,
상기 지리 특징 데이터를 저장하는 단계는 공지된 지리공간 위치를 가지는 적어도 하나의 공지된 지리 특징과 관련된 지리 특징 데이터의 저장을 포함하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 방법. The method of claim 6,
And storing the geospatial feature data comprises storing geospatial feature data associated with at least one known geospatial feature having a known geospatial location. 제 6항에 있어서,
상기 저장된 입체-지리 이미지 데이터 및 지리 특징 데이터를 처리하는 단계는 상기 지리공간 모델을 생성하기 위해 상기 조정된 3D 코스트 큐브를 통해 소망하는 코스트 표면의 찾기를 포함하는 것을 특징으로 하는 지리공간 모델링 방법. The method of claim 6,
Processing the stored stereo-geographic image data and geo feature data includes finding a desired cost surface through the adjusted 3D cost cube to generate the geospatial model.
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